AICSO-CF 1.0

AI 安全官能力模型

真实企业实践沉淀 4-12-5 架构,全面定义AI时代安全治理能力边界与人才阶梯

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4 大能力域 · 12 项核心能力

D1 AI技术与攻防安全

  • C01 算法与数据安全
  • C02 AI对抗防御
  • C03 AI红队测试

D2 AI工程与架构安全

  • C04 AI基础设施安全
  • C05 AI供应链安全
  • C06 AI安全运营

D3 AI治理与风险合规

  • C07 AI治理体系建设
  • C08 AI法规与合规
  • C09 AI伦理与知识产权

D4 业务与组织领导力

  • C10 AI业务风险评估
  • C11 AI安全事件管理
  • C12 安全沟通与培训
L1
AI安全助理工程师
Assistant
L2
AI安全工程师
Practitioner
L3
AI安全架构师
Engineer
L4
AI安全总监
Architect
L5
AI安全官
Officer

十二项核心能力全景

每个能力域下设3项核心能力,覆盖AI安全从技术到治理的完整链条

D1
AI 技术与攻防安全
C01算法与数据安全
训练数据保护、模型参数安全、隐私保护技术
C02AI 对抗防御
Prompt Injection、越狱、对抗样本防御
C03AI 红队测试
主动攻击测试、安全弱点发现
D2
AI 工程与架构安全
C04AI 基础设施安全
GPU集群、推理服务、API接口保护
C05AI 供应链安全
开源模型、MCP工具链、第三方服务管控
C06AI 安全运营
持续监控、告警、审计与事件响应
D3
AI 治理与风险合规
C07AI 治理体系建设
治理组织、管理制度、全生命周期治理
C08AI 法规与合规
国内外AI法规、行业标准遵循
C09AI 伦理与知识产权
公平性、可解释性、版权与责任归属
D4
业务与组织领导力
C10AI 业务风险评估
场景风险识别、业务影响分析
C11AI 安全事件管理
应急预案、响应处置、事后改进
C12安全沟通与培训
跨部门沟通、安全文化建设

AI安全治理成熟度模型(ASGMM)

五级成熟度模型,帮助企业定位当前治理水平并规划提升路径

Level 1
AI可用
AI已引入业务
缺乏系统化安全管控
Level 2
AI可管
建立基础AI资产
管理与风险识别机制
Level 3
AI可控
具备主动防御能力
AI安全融入开发流程
Level 4
AI可审计
建立完整审计链路
满足合规要求
Level 5
AI可治理
AI安全治理常态化
持续优化迭代

企业AI技术应用形态

不同类型企业的AI技术应用深度决定了安全治理的优先级和能力侧重

TYPE A
全栈型企业
如:大型AI研发公司、云服务商
  • 从AI基础设施到应用全链条自研
  • 需覆盖全部12项核心能力
  • 安全治理需端到端覆盖模型生命周期
  • 需建设专职AI安全团队(5-15人)
TYPE B
部署集成型
如:金融机构、制造企业、SaaS平台
  • 基于开源模型或API进行二次开发部署
  • 重点在C04-C06与C07-C09能力
  • 需关注模型供应链风险和部署安全
  • 建议2-5人AI安全团队
TYPE C
消费应用型
如:中小企业、传统行业转型企业
  • 直接调用第三方AI服务(API/SDK集成)
  • 核心能力:C08、C10、C12
  • 需建立AI使用管理制度和供应商评估
  • 1-2名AI安全专员即可起步

能力评估方法体系

五种评估方法组合使用,确保能力评价的全面性和准确性

📝
知识测评
权重 20-30%
适用 L1-L3
🛠️
实操考核
权重 25-35%
适用 L2-L4
📋
项目评审
权重 20-30%
适用 L3-L6
🎯
案例答辩
权重 15-25%
适用 L4-L6
👥
同行评议
权重 10-15%
适用 L5-L6